웹사이트를 제작할 때에는 워드프레스와 같은 툴을 이용하거나 직접 코딩을 한다. 어떠한 방법을 활용하든지 웹사이트 제작 과정에 꼭 필요한 언어가 HTML이다. HTML 안에는 meta tag 라는 요소가 있다. 이는 웹사이트에 대한 핵심 정보가 요약된 tag로, 웹사이트의 노출을 높이기 위해 필요한 요소 중 하나이다. Criminal IP (https://www.criminalip.io) 에서는 meta tag 중 하나인 meta description 검색 필터를 제공한다. 필터를 활용해 HTML meta description 요소에 원하는 키워드가 포함되어있는 웹사이트의 IP주소를 조회할 수 있다.
html meta description 검색 방법
Criminal IP Asset Search (https://www.criminalip.io/asset) 에서 html_meta_description 필터 사용 방법은 간단하다. 해당 필터 옆에 본인이 관심이 있는 분야의 키워드를 넣으면 된다. 만약 본인이 요즘 새롭게 떠오르고 있는 시장인 NFT에 관심이 있다면, html_meta_description: NFT 라고 입력하면 된다. 아래는 해당 필터를 사용한 검색 결과이다.
html_meta_description: NFT

Criminal IP Asset Search에서 html_meta_description: NFT를 검색한 결과
검색 결과 중 한 웹사이트의 개발자 도구 <head> 태그를 보면 <meta name=“description”>에 우리가 필터에 넣었던 키워드 “NFT”가 해당되는 것을 알 수 있다. 참고로 F12키를 누르면 개발자 도구에 들어갈 수 있다.

meta description 검색 으로 찾은 사이트의 개발자 도구 화면, keyword가 meta description에 부합된다는 것을 알 수 있다.
이렇듯, Criminal IP에서는 meta description 검색으로 구글 검색 만으로는 찾기 힘든 웹사이트를 찾을 수 있다. 또한, Risk Score 등 웹사이트의 위협을 판단할 수 있는 다양한 위협 정보를 통해 안전이 보장된 웹사이트 만을 탐색할 수 있다.
또 다른 html_meta_description 필터 사용 방법
html_meta_description 필터를 활용해 심각한 보안사고를 유발하는 노출된 SCADA 장치도 찾을 수 있다. 참고로 SCADA는 Supervisory Control and Data Acquisition의 약자로, 산업 제어 시스템 (ICS)을 감시하고 제어하는 컴퓨터 시스템이다. 기존의 기계식 시스템을 현장에서 감시 및 제어했던 것과는 다르게 원거리에 있는 설비들을 한 곳에서 직접 컨트롤 할 수 있다는 장점이 있지만, 취약한 보안 때문에 사이버 테러리즘에 목표가 될 가능성이 있다. 실제로 지난 2015년 겨울, 우크라이나 서부 지역인 Ivano-Frankivsk 지역의 전력 공급망이 BlackEnergy 멀웨어 공격을 받아 약 23만명의 주민들이 피해를 입었던 사례도 있었다.
Asset Search (https://www.criminalip.io/asset) 에서 단순 키워드 검색으로 “SCADA”를 검색하면 배너에 SCADA가 포함된 모든 서버가 검색된다. 이렇게 검색된 결과는 실제 SCADA 관련된 서버가 아닌 불필요한 사이트가 함께 검색된다. 이 때 html_meta_description 필터를 활용하면 실제 SCADA 서버로 검색결과를 좁힐 수 있다. 아래는 Criminal IP에서 html_meta_description: SCADA 를 검색한 결과이며, 총 295개의 서버가 발견되었다.
html_meta_description: SCADA

Criminal IP Asset Search에서 html_meta_description: SCADA를 검색한 결과
검색된 SCADA 서버 중에는 무방비로 노출되어 해커의 공격이 가능한 서버들도 포함되어 있다. 이처럼, html meta description 검색을 통해 공격표면에 취약한 노출된 서버를 탐지할 수 있다.
이 외에도 meta_description 검색 으로 협업 툴 취약점을 탐지하는 법에 대한 글도 작성되어 있으니, 함께 확인해보는 걸 추천한다.
데이터 출처 : Criminal IP (https://www.criminalip.io)
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